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的能力，执行它本身无法完成的任务。以下是一些Function Calling的使用场景： 表1 Function Calling使用场景说明 使用场景 说明 增强能力 大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。
如果type是CUSTOM且是资源租户调用，source为真实用户的project_id, 否则不需要这个字段。 type 否 String 数据源类型。可选值如下： OBS：数据来源于OBS TASK：数据处理任务 DATASET：数据集 CUSTOM：资源租户调用 version_id
ModelArts的容器会有一个/cache目录，这个目录挂载的硬盘容量最大。建议下载数据和中间数据都存到这个目录中，防止因硬盘占满导致任务失败。 父主题： 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业
如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS
创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练
服务分钟调用量，这里指当前时间上一分钟的服务调用总量。 表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer
导入方式选择manifest时，需要满足manifest文件的规范。 数据标注状态选择“已标注”，您需要保证目录或manifest文件满足相应的格式规范，否则可能存在导入失败的情况。 导入已标注的文件，导入完成后，请检查您导入的数据是否为已标注状态。 表格数据集从OBS导入操作 ModelArts支持从OBS导入表格数据，即csv文件。
阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。
设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”，再单击“提交”，开始部署服务，待服务状态显示“正常”服务部署完成。
设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池，计算节点规格选择snt9b，部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数，更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”，再单击“提交”，开始部署服务，待服务状态显示“正常”服务部署完成。
文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业
2023-04 1.4.18 1.4.18版本在SDK旧版本基础上优化集成，主要新增DLI Spark任务提交能力，支持服务部署到推理新版专属资源池。 支持的区域 当前支持的“region_name”包括华北-北京一（cn-north-1）、华北-北京四（cn-north-4）、华东
镜像状态。枚举值如下： INIT：初始化。 CREATING：镜像保存中，此时Notebook不可用。 CREATE_FAILED：镜像保存失败。 ERROR：错误。 DELETED：已删除。 ACTIVE：镜像保存成功，保存的镜像可以在SWR控制台查看，同时可以基于保存的镜像创建Notebook实例。
能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业
的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。
的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义镜像，上传至容器镜像服务（SWR），选择从容器镜像中导入元模型，部署在线服务。如何制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题： 服务部署
在开发环境中调试代码 由于已经连接至云端开发环境，此时可以方便地在本地PyCharm中编码、调测并运行。实际运行环境为云上开发环境，资源为云上昇腾AI处理器资源。可以做到本地编写修改代码，直接在云上环境运行。 像本地运行代码一样，直接单击运行按钮运行代码即可，此时虽然是在本地IDE单击
下线旧版训练管理对现有用户的使用是否有影响？ 正在使用的训练作业不受影响，但是用户无法使用旧版训练创建新的作业。 旧版训练管理是否停止新购？ 是的，旧版训练管理将于2023年6月30日 00:00(北京时间)正式退市。 旧版训练管理如何升级到新版训练？ 请参考新版训练指导文档（模型训练）来体验新版训练。
creating：创建中 created：创建成功 create_failed：创建失败 running：运行中 stopping：停止中 stopped：停止 timeout：超时 completed：完成 failed：失败 hold：持有 skipped：跳过 inputs Array of
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